package com.shujia.flink.kafka

import java.util.Properties

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer

object Demo2FlinkOnKafkaExactlyOnce {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment


    // 每 1000ms 开始一次 checkpoint
    env.enableCheckpointing(10000)

    // 高级选项：
    // 设置模式为精确一次 (这是默认值)
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)

    // 确认 checkpoints 之间的时间会进行 500 ms
    env.getCheckpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(500)

    // Checkpoint 必须在一分钟内完成，否则就会被抛弃
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointTimeout(60000)

    // 同一时间只允许一个 checkpoint 进行
    env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1)

    //当作业取消时，保留作业的 checkpoint。注意，这种情况下，需要手动清除该作业保留的 checkpoint。
    env.getCheckpointConfig.enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION)

    //将状态保存到hdfs的状态后端
    val stateBackend = new FsStateBackend("hdfs://master:9000/flink/checkpoint")

    //设置状态后端
    env.setStateBackend(stateBackend)


    val properties = new Properties()
    //broler地址列表
    properties.setProperty("bootstrap.servers", "master:9092,node1:9092,node2:9092")
    //消费者组，同一条数据在一个组内只处理一次
    properties.setProperty("group.id", "test")


    //创建消费者
    val flinkKakfaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String](
      "exactly", //指定topic
      new SimpleStringSchema(), //指定数据格式
      properties //指定配置文件对象
    )


    flinkKakfaConsumer.setStartFromEarliest() // 尽可能从最早的记录开始


    val linesDS: DataStream[String] = env.addSource(flinkKakfaConsumer)


    linesDS
      .flatMap(_.split(","))
      .map((_, 1))
      .keyBy(_._1)
      .sum(1)
      .print()


    env.execute()

  }
}
